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Python?matplotlib數據可視化圖繪制_python

作者：Alan?and?fish ? 更新時間： 2022-09-19 編程語言

前言

導入繪圖庫：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import os

讀取數據(數據來源是一個EXCLE表格,這里演示的是如何將數據可視化出來)

os.chdir(r'E:\jupyter\數據挖掘\數據與代碼')
df = pd.read_csv('air_data.csv',na_values= '--')

1.折線圖

  • plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=)
  • x: x軸上的數值
  • y: y軸上的數值
  • ls- -函數線條風格(=‘-’ 實線, ‘–’ 虛線 ,‘-.’ 點劃線 ,‘:’ 實點線)
  • lw: 線條寬度
  • c: 顏色
  • marker: 線條上點的形狀, 常用為’o’,即圓點形狀
  • markersize: 線條上點的形狀
  • markeredgecolor: 點的邊框色
  • markerfacecolor: 點的填充色
# 繪制觀察窗口內的飛行次數和觀測窗口內的總飛行里程數
# 支持中文顯示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
x=np.linspace(0,10,100)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y,ls='-',lw=2,marker='o',markersize=5,c='red',markeredgecolor='black',markerfacecolor='lightskyblue')
plt.show()

2.直方圖

  • hist:數據
  • bins:組距
  • color:填充色
  • edgecolor:邊框色
  • density:是否繪制成概率密度形式
  • xlabel:橫坐標
  • ylabel:縱坐標
  • labelpad/pad:離坐標軸的距離
# 繪制年齡的分布情況
plt.hist(x=df['AGE'],bins=30,color='r',edgecolor='black',density=True) # density=True 代表是否繪制概率密度形式
plt.xlabel('客戶年齡',fontsize=15,labelpad=20)
plt.ylabel('頻數',fontsize=15,labelpad=20)
plt.title('年齡分布圖',fontsize=15,pad=20)
plt.show()

3.箱線圖

  • plt.boxplot（x，notch，sym，vert，whis，position，widths，patch_artist，meanline，showmeans， boxprops，labels，flierprops）
  • x： 數據
  • 寬度：寬度
  • patch_artist： 是否填充箱體顏色
  • meanline：是否顯示均值
  • showmeans： 是否顯示均值
  • meanprops;設置均值屬性，如點的大小，顏色等
  • medianprops：設置中位數的屬性，如線的類型，大小等
  • showfliers： 是否表示有異常值
  • boxprops：設置箱體的屬性，邊框色和填充色
  • cappops： 設置箱線頂端和末端線條的屬性，如顏色，粗細等
age=df[df['AGE'].notnull()]['AGE'] # 剔除年齡的空值
plt.boxplot(x=age,patch_artist=True,boxprops={'color':'red'})
plt.show()

4.柱狀圖

# 將字符型數據轉換date格式
df['FFP_DATE']=pd.to_datetime(df['FFP_DATE'],format='%Y/%m/%d',errors='coerce') # errors 避免報錯
data=df['FFP_DATE'].dt.year.value_counts()
x_data=data.index
y_data=data.values
plt.bar(x=x_data,height=y_data,align='center',color='y',tick_label=x_data)
plt.title('不同年份的會員數量',pad=5)
plt.show()

5.餅圖

autopct:設置百分比的格式

data=df['GENDER'].value_counts()
# 繪制餅圖
plt.pie(x=data.values,labels=data.index,colors=['lightskyblue','lightcoral'],autopct='%.1f%%')
plt.show()

6.散點圖

# 飛行次數與總飛行公里數的關系
plt.scatter(x=df['FLIGHT_COUNT'],y=df['SEG_KM_SUM'],color='steelblue',marker='o',s=100)
plt.title('飛行次數與總飛行公里數的關系')
plt.show()

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_35653657/article/details/126003632

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